แพลตฟอร์ม · การประเมินขับเคลื่อนโดย Project Moonshot — AI Verify Foundation

Red-team AI Agent ของคุณ
ก่อนที่ผู้โจมตี
จะทำแทนคุณ

ทดสอบเทียบมาตรฐานและ red-team ทุก AI Agent ที่ลงทะเบียนไว้ เทียบกับแคตตาล็อกการทดสอบของ Project Moonshot ครอบคลุมความปลอดภัย อคติ ความทนทานต่อ jailbreak การรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล และขีดความสามารถ ผลลัพธ์จะถูกให้เกรดและเก็บไว้ในพอร์ทัลเป็นหลักฐานด้านธรรมาภิบาล

01 / การประเมินทำงานอย่างไร

เลือกเป้าหมาย เลือกการทดสอบ รับเกรด

เป้าหมายคือ AI Agent ที่คุณลงทะเบียนไว้แล้ว Obiguard จึงระบุ provider connector โมเดล และ system prompt ให้คุณ พอร์ทัลไม่เคยจัดการข้อมูลรับรองของผู้ให้บริการ
01 — แคตตาล็อก

Cookbook และสูตรของ Project Moonshot

แคตตาล็อกการทดสอบแบบเปิดจาก AI Verify Foundation ให้บริการแบบสดและตรึงไว้กับ upstream commit ที่ทราบแน่ชัด เรียกดู cookbook ตามหมวดหมู่ อ่านว่าแต่ละสูตรวัดอะไร และดูว่าการรันจะส่ง prompt กี่รายการก่อนเริ่ม

Cookbook · สูตร · attack module
02 — เป้าหมาย

ทดสอบเอเจนต์ที่คุณใช้งานจริง

รันกับ AI Agent ที่ลงทะเบียนไว้โดยใช้ system prompt ปัจจุบัน prompt อื่นจากรีจิสทรี หรือ prompt ที่กำหนดเอง เพื่อให้คุณทดสอบเทียบมาตรฐานการเปลี่ยนแปลง prompt ก่อนขึ้นระบบจริง

เอเจนต์ · prompt จากรีจิสทรี · prompt ที่กำหนดเอง
03 — RED TEAM

Attack module เชิงปรปักษ์

นอกเหนือจากเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดตายตัว attack module ของ Moonshot ยังสำรวจเอเจนต์แบบปรับตัว โดยแต่ละ module มีตรรกะการสิ้นสุดของตนเอง ไม่ได้กำหนดจำนวน prompt ตายตัว

เชิงปรปักษ์ · อิงเซสชัน
04 — เกรด

เกรดที่อ่านบนมาตราส่วนที่ถูกต้อง

สูตรของ Moonshot ไม่ได้ใช้มาตราส่วนเดียวกัน ส่วนใหญ่ยิ่งสูงยิ่งดี สูตร toxicity และ AdvGLUE กลับด้าน และสูตร MLCommons แบ่งเป็นระดับความเสี่ยงแทนตัวอักษร Obiguard แสดงเกรดพร้อมมาตราส่วนเสมอ ไม่เคยแสดงเพียงคะแนนเปล่า ๆ

A–E · กลับด้าน · ระดับความเสี่ยง
05 — คัดกรอง

นำสูตรที่ไม่ผ่านขึ้นมาแสดง

หน้า Evaluations อ่านสถานะจากการรันที่เสร็จสมบูรณ์ล่าสุดของแต่ละเป้าหมาย การรันเก่ากับโมเดลที่ถูกแทนที่แล้วจึงไม่ทำให้ตัวเลขหลักผันผวน สูตรที่ไม่ผ่านจะแสดงเป็นรายการสิ่งที่ต้องดำเนินการ

การรันล่าสุด · ต่อเป้าหมาย
06 — หลักฐาน

เก็บไว้เป็นหลักฐานด้านธรรมาภิบาล

ทุกการรัน ได้แก่ เป้าหมาย prompt ที่ทดสอบ เวอร์ชันของแคตตาล็อก เกรด และสูตรที่ไม่ผ่าน จะถูกเก็บไว้กับโปรเจกต์และแสดงในพอร์ทัลเป็นหลักฐานของการทดสอบที่คุณทำ

เก็บไว้ · ต่อโปรเจกต์ · แสดงในพอร์ทัล
AIVF
Project Moonshot

ชุดเครื่องมือทดสอบ LLM แบบเปิดของ AI Verify Foundation ทำงานภายในโปรเจกต์ Obiguard ของคุณ

Cookbook
แคตตาล็อกการทดสอบ

Cookbook ครอบคลุมความปลอดภัย อคติ ความทนทานต่อ jailbreak การรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล และอื่น ๆ

A–E
ให้เกรดพร้อมมาตราส่วน

ทุกสูตรรายงานตามมาตราส่วนการให้เกรดของตนเอง รวมถึงสูตรที่กลับด้านและสูตรแบบระดับความเสี่ยง

0
ข้อมูลรับรองที่จัดการ

เป้าหมายถูกระบุผ่านเอเจนต์ที่ลงทะเบียน โทเคนของผู้ให้บริการถูกฉีดฝั่งเซิร์ฟเวอร์ในแต่ละการรัน

03 / คำถามที่พบบ่อย

การประเมิน
อธิบายโดยละเอียด

Project Moonshot คืออะไร การรันเกณฑ์มาตรฐานต่างจากการรัน red-team อย่างไร และอ่านเกรดอย่างไร

คุยกับ SE →

Project Moonshot คืออะไร[01]

Project Moonshot คือชุดเครื่องมือทดสอบ LLM แบบเปิดจาก AI Verify Foundation หน่วยงานทดสอบด้านธรรมาภิบาล AI ของสิงคโปร์ มีแคตตาล็อกเกณฑ์มาตรฐานที่จัดเป็น cookbook และสูตร ครอบคลุมความปลอดภัย อคติ ความทนทานต่อ jailbreak การรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล และขีดความสามารถ รวมถึง attack module สำหรับ red-teaming เชิงปรปักษ์ Obiguard รันแคตตาล็อกนั้นภายในโปรเจกต์ของคุณเอง กับ AI Agent ที่คุณลงทะเบียนไว้

การรันเกณฑ์มาตรฐานต่างจาก red-teaming อย่างไร[02]

การรันเกณฑ์มาตรฐานจะส่งชุด prompt ที่กำหนดตายตัวจากแคตตาล็อก ไม่ว่าจะเป็น cookbook หรือสูตรเดียว แล้วให้เกรดคำตอบ ผลลัพธ์จึงเปรียบเทียบได้ทั้งระหว่างการรันและระหว่างโมเดล ส่วน red-teaming ใช้ attack module ที่สำรวจเอเจนต์แบบปรับตัว แต่ละ module มีตรรกะการสิ้นสุดของตนเองแทนจำนวน prompt ตายตัว จึงเป็นการสำรวจมากกว่าการวัดผล ทีมส่วนใหญ่ใช้เกณฑ์มาตรฐานเพื่อติดตามการถดถอยในระยะยาว และใช้ attack module เพื่อค้นหาสิ่งใหม่

เกรด A ถึง E หมายความว่าอย่างไร[03]

เกรดมาจากมาตราส่วนการให้เกรดของแต่ละสูตร และมาตราส่วนเหล่านั้นไม่ได้เหมือนกันทั้งหมด สูตรส่วนใหญ่ยิ่งสูงยิ่งดี โดย A คือ 80–100 และ E คือ 0–19 สูตร AdvGLUE และ toxicity กลับด้านดังกล่าว เพราะคะแนนดิบวัดความสำเร็จของการโจมตีหรือความเป็นพิษ ไม่ใช่ประสิทธิภาพ สูตร MLCommons ไม่ใช้ตัวอักษรเลย แต่แบ่งเป็นระดับตั้งแต่ Low Risk ถึง High Risk Obiguard แสดงเกรดพร้อมมาตราส่วนเสมอ เพราะคะแนนดิบที่ไม่มีมาตราส่วนไม่มีความหมาย

ฉันรันการประเมินกับอะไรได้บ้าง[04]

AI Agent ใดก็ได้ที่ลงทะเบียนในโปรเจกต์ Obiguard จะระบุเอเจนต์ไปยัง provider connector และโมเดล แล้วฉีดข้อมูลรับรองฝั่งเซิร์ฟเวอร์ในแต่ละการรัน พอร์ทัลจึงไม่เคยจัดการโทเคนของผู้ให้บริการ คุณเลือกได้ว่าจะทดสอบ system prompt ปัจจุบันของเอเจนต์ prompt อื่นจากรีจิสทรี หรือ prompt ที่กำหนดเอง ซึ่งเป็นวิธีที่ทีมใช้ทดสอบเทียบมาตรฐานการเปลี่ยนแปลง prompt ก่อนขึ้นระบบจริง

การรันประเมินส่งผลต่อทราฟฟิกจริงหรือไม่[05]

ไม่ การรันจะถูกส่งเป็นเซสชันทดสอบเกณฑ์มาตรฐานหรือ red-teaming แยกต่างหากกับโมเดลเป้าหมาย ไม่ได้อยู่บนเส้นทางคำขอจริงของคุณ และไม่ใช้งบประมาณการบังคับใช้นโยบายของคุณ หน้า Evaluations อ่านสถานะจากการรันที่เสร็จสมบูรณ์ล่าสุดของแต่ละเป้าหมาย การรันเก่ากับโมเดลที่ถูกแทนที่แล้วจึงไม่ทำให้เกรดหลักผันผวน

ผลการประเมินถูกเก็บไว้เป็นหลักฐานหรือไม่[06]

ใช่ แต่ละการรันจะถูกเก็บไว้กับโปรเจกต์ พร้อมเป้าหมาย prompt ที่ทดสอบ เวอร์ชันของแคตตาล็อก เกรดที่ได้ และสูตรที่ไม่ผ่าน และแสดงในพอร์ทัล บันทึกนั้นเป็นหลักฐานของการทดสอบเชิงปรปักษ์ที่คุณส่งมอบให้ผู้ตรวจสอบได้ การรันที่เสร็จสมบูรณ์ในช่วง 90 วันล่าสุดนับเป็นหลักฐานสำหรับ NIST MEASURE 2.7 ใน Framework Mapping ส่วน Testing & Assurance ของ MGF ยังต้องใช้การทดสอบโดยบุคคลที่สาม จึงยังคงเป็นไม่ครอบคลุม
04 / ที่เกี่ยวข้อง

การทดสอบเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของการสร้างความมั่นใจ

Evaluations บอกคุณว่าเอเจนต์ทำงานอย่างไรภายใต้การทดสอบ รายงาน Ethics & Bias ทุกคืน บอกว่าเอเจนต์ทำงานอย่างไรบนทราฟฟิกจริง และ framework mapping ให้คะแนนความครอบคลุมเทียบกับ NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, AISCF และ MGF for GenAI จากกิจกรรมด้านนโยบายและ control ของคุณ การบังคับใช้เกิดขึ้นก่อนหน้านั้นใน การตรวจสอบ และ Policy Sets ทั้งหมดอยู่ในหน้า Governance AI